Fmincon函数，采用内部牛顿映射法，求解精度较高，可以采用大型优化，测试函数Perm貌似只有一个波谷，很容易求解最小值，但是缩小图像范围后，图像中间位置有一个小峰，最优值及近似最优值分布在峰的周围，优化的时候收敛方向首先向下寻优，然后是弧形走势，对应很多算法而言，需要不断调整，趋近最优解后，收敛路线比较狭窄，这个时候，如果算法参数设置的不合理，很容易在收敛路线左右震荡缓慢收敛，貌似简单并不简单的一个函数，Fmincon求解结果可以精确度10^-14，求解精度较高

Fminunc函数，采用梯度法，求解精度较高，求解速度快，测试函数Perm貌似只有一个波谷，很容易求解最小值，但是缩小图像范围后，图像中间位置有一个小峰，最优值及近似最优值分布在峰的周围，优化的时候收敛方向首先向下寻优，然后是弧形走势，对应很多算法而言，需要不断调整，趋近最优解后，收敛路线比较狭窄，这个时候，如果算法参数设置的不合理，很容易在收敛路线左右震荡缓慢收敛，貌似简单并不简单的一个函数，Fmincon求解结果可以精确度10^-12，求解精度较高

最大最小优化函数是一个实用性较强的函数，可以出来很多问题，求解速度较快，perm函数貌似只有一个波谷，很容易求解最小值，但是缩小图像范围后，从图1看图像中间位置有一个小峰，最优值及近似最优值分布在峰的周围，优化的时候收敛方向首先向下寻优，然后是弧形走势，对应很多算法而言，需要不断调整，趋近最优解后，收敛路线比较狭窄，这个时候，如果算法参数设置的不合理，很容易在收敛路线左右震荡缓慢收敛，貌似简单并不简单的一个函数,用最大最小化Fminmax求解精度为9*10^-10

fminsaerch函数优化速度快，比fminunc稳定性更高，perm函数貌似只有一个波谷，很容易求解最小值，但是缩小图像范围后，从图1看图像中间位置有一个小峰，最优值及近似最优值分布在峰的周围，优化的时候收敛方向首先向下寻优，然后是弧形走势，对应很多算法而言，需要不断调整，趋近最优解后，收敛路线比较狭窄，这个时候，如果算法参数设置的不合理，很容易在收敛路线左右震荡缓慢收敛，貌似简单并不简单的一个函数,用fminsearch求解结果为4.7*10^-10

ffmpeg H264解码slice的decode_mb_cavlc函数参数解释

这是一个用来加载mnist数据集的python函数，其中每个函数都有相关注释，使用时只要引用这个类，然后写这条语句(x_train,y_train),(x_valid,y_valid) = load_mnist(normalize=True,**)括号里面是一些参数，关于参数在函数里面也有详细的注释，这个py文件适用于刚刚学习深度学习想要用mnist数据集联系分类的萌新小伙伴。

本文基于FPGA实现三角函数、反三角函数以及指数函数计算，分别采用了cordic算法和切比雪夫逼近算法，比较了迭代次数达到误差精度10^-6. 建立已知角度θ，求解sinθ、cosθ的数学模型。 建立已知弧度θ，求解arctanθ的数学模型。 建立已知角度θ，求解tanθ的数学模型。 建立已知弧度θ，求解arcsinθ的数学模型。 建立已知指数a, 求解e^a的数学模型。

感知图像散列 根据外观，编写了一些实用程序函数来处理图像的哈希。 哈希以结果可比的方式创建，因此可以将图像并排放置，并可以告诉它们不同的数量。

Perm函数是多自变量单目标函数，可以很好测试各种算法的全局收敛能力，既适合传统优化算法函数，也适合是测试智能启发式算法性能的，初学者者联系调试算法参数的一个入门级函数，有很好的实用性，大范围看，图像是一个漏斗形函数，人容易收敛，但是小范围看图像中间位置有一个小峰，最优值及近似最优值分布在峰的周围，优化的时候收敛方向首先向下寻优，然后是弧形走势，对应很多算法而言，需要不断调整，趋近最优解后，收敛路线比较狭窄，这个时候，如果算法参数设置的不合理，很容易在收敛路线左右震荡缓慢收敛，貌似简单并不简单的一个函数

演示计算机断层扫描图像重建基本原理的函数。 特别是反向投影、使用 Ramlak 滤波器和迭代重建的滤波反向投影。 它还包含用于创建 singoram（将图像转换为氡空间）的函数。